Best Management Practices on Temporary Mechanical Circulatory Support: Joint Consensus Report of the PeriOperative Quality Initiative and the Enhanced Recovery After Surgery Cardiac Society
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective use of temporary mechanical circulatory support (tMCS) mandates a multifaceted understanding of patient physiology, device technology, procedural techniques, patient-device interactions, and interdisciplinary collaboration. The consensus statement presented here endeavors to provide clinicians with a practical roadmap incorporating evidence-based best practices in several key areas that delineate the initial priorities in mechanical ventilation, anticoagulation, sedation, and monitoring for patients requiring tMCS. METHODS: With an interdisciplinary, international group of clinicians and through a structured literature review, a modified Delphi method was used to achieve consensus on best practices in tMCS. RESULTS: Nine key questions were developed with accompanying statements to direct areas that institutions and providers should prioritize to optimize care. These questions included: What expertise is required within the interdisciplinary team to optimize patient care? How should medical centers facilitate escalation of care when indicated? What is the optimal ventilation management strategy? What are the recommended gas exchange targets to preserve end-organ function? What is the recommended timing to start or resume anticoagulation? What anticoagulation agent and monitoring approach should be used routinely? What is the optimal strategy for patient comfort and device interactions? Can a patient on tMCS be mobilized? What routine monitoring needs to be performed? CONCLUSIONS: A comprehensive review is provided of key management strategies incorporating interdisciplinary team and evidence-based medical knowledge to improve patient outcomes while using tMCS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».